CropHype Verbesserung der Feldfruchterkennung auf Basis von hyperspektralen EnMAP-Daten unter Verwendung der Geo Engine [funded by DLR]
Projektmitglieder:
Sebastian Egli
Leander Leist
Projektzusammenfassung:
Die Wirtschaft Kenias ist erheblich durch die Agrarproduktion geprägt. Kleinbäuerliche Strukturen sind dabei zentral für die lokale Ernährungssicherheit (Photo: S. Egli).
Kleinbäuerliche Betriebe sind im subsaharischen Afrika eine zentrale Säule der lokalen Ernährungssicherheit. Klima- und Umweltwandel bedrohen dabei zunehmend die Erträge und damit die Existenzgrundlage der Kleinbauern. Ein wichtiges Element zur Reduktion der Armut und zur Anpassung an den Klimawandel ist es daher, die Ertragssituation nachhaltig zu verbessern und zu sichern.
Um entsprechende Maßnahmen zu entwickeln, fehlen aber bis heute grundlegende Daten über Anbaufrüchte und Erträge sowie deren Änderung über die Zeit. Ein Grund ist die wenig auf die kleinbäuerlichen Strukturen abgestimmte spektrale und räumliche Auflösung der derzeitigen operationellen Umweltsatelliten.
Das Projekt "CropHype - Verbesserung der Feldfruchterkennung auf Basis von hyperspektralen EnMAP-Daten unter Verwendung der Geo Engine" verfolgt daher das Ziel, die neuen hyperspektralen Daten der deutschen EnMAP-Mission intensiv zu nutzen. Aus der Fusion von multi- (Sentinel-2) und hyperspektralen (EnMAP) Daten soll mit Hilfe maschineller Lernverfahren eine deutlich verbesserte Klassifikation der kleinbäuerlich angebauten Feldfrüchte für verschiedene Phänologiephasen entwickelt werden.
Wichtig ist dabei die Zusammenarbeit mit der Geo Engine GmbH, über deren Cloud-Dienst die technische Umsetzung der Datenanbindung, der Datenvorverarbeitung und der Datenanalyse implementiert wird.
Der assoziierter Partner agriBORA GmbH garantiert dabei die Verbindung zu den Kleinbauern vor Ort. Die Feldaufnahmen des kleinbäuerlichen Anbaus durch agriBORA liefert einzigartige Daten, um die Klassifikationsalgorithmen optimal trainieren zu können. Die Ergebnisse der Klassifikation helfen agriBORA wiederum, ihre Ernteprognosen zu verbessern und damit die Kleinbauern optimal beraten zu können.
